豇豆（Vigna unguiculata L. Walp.）是一種具有氣候適應性的豆科植物，對印度半干旱地區的糧食安全和旱地農業至關重要。本研究通過將集合物種分布模型（ESDM）與層次分析法-多標準評估（AHP–MCE）相結合，綜合考慮了氣候、土壤和土地利用因素，從而劃分出適合種植豇豆的氣候適宜區域。研究采用了七種建模算法（GLM、GAM、MARS、CTA、RF、ANN、SVM），分別針對基準情景、2050年和2070年的氣候條件（RCP 4.5和8.5）進行了分析，結果顯示模型的集成性能優異（AUC = 0.84–0.88；TSS = 0.62–0.67）。目前，降水量是影響豇豆適宜性的主要因素，而極端溫度則決定了未來的適宜性分布。通過AHP–MCE整合土壤和土地利用類型數據后，空間預測的精確度顯著提高，不僅擴大了適宜種植的區域范圍，還發現了印度中部、南部和東部的新目標區域。這一綜合框架在育種計劃（識別易受熱害和干旱影響的環境）、農業政策與投資（針對具體地點的灌溉措施、作物多樣化、氣候風險規劃）以及農場決策制定方面具有實際應用價值。通過將氣候、土壤和土地利用預測因子定量整合到一個基于GIS的統一系統中，本研究超越了以往的豆科植物適宜性研究，為氣候適應性強的作物規劃和農業發展提供了可擴展的工具。

該圖形摘要展示了利用層次分析法（AHP）結合加權線性組合（WLC）方法在印度全境進行的空間適宜性評估框架。研究綜合考慮了氣候、土地利用/土地覆蓋（LULC）和土壤因素，并納入了生物氣候變量、城市化程度、灌溉農業以及土壤特性等信息。最終生成的適宜性地圖將各地區劃分為適宜種植、中等適宜、邊緣適宜和不適宜種植的區域，突出了具有有利氣候和環境條件的區域。